刷脸机场又添新成员：百度人脸识别落地南阳姜

今日，百度人脸识别落地南阳姜营机场，该系统将通过11人脸认证技术，将旅客图像采集数据与身份信息进行比对，核实乘客身份，，旅客可直接通过人脸闸机与库中所收录的信息比对验证，刷脸登机。

百度研究院院长林元庆表示，科技让复杂事情变得简单是百度的使命，自2016年开始，百度人脸识别技术已经落地了多个场景，在去年的乌镇互联网大会上，百度人脸识别技术就已经被世界各地的朋友所体验，，百度希望今年能在全国更多4A、5A景区选用人脸识别技术作为自身的门禁系统。

速途网了解到，计算机视觉(人脸识别)同智能驾驶、增强现实一样，是百度深度学习实验室的主要探索方向。智能驾驶于2015年从深度学习实验室孵化出去的项目，专门成立了独立的事业部做智能驾驶;增强现实于2017年从深度学习实验室孵化出去的项目，专门成立了增强现实实验室。

据悉，百度人脸识别技术可做到1N的高精度识别，准确率达99.7%，这个技术壁垒可让百度在景区、大企业、写字楼的人脸闸机领域获得独特的技术优势。今年2月，美国权威杂志《麻省理工科技评论》发布2017十大突破性技术，百度人脸识别技术成为此次上榜的最具“中国特色”的技术。

，该系统集成了人工智能生物识别技术、智能化安检辅助手段和安全高效的自助登机设备，实现了APP装载、安检和登机全流程人脸识别，，在在此系统下，旅客可在安检时出示机票，并通过11的人脸认证技术进行身份比对，确认旅客信息，并将旅客的图像信息录入到数据库中;登机时，通过1N的人脸识别技术，将乘客信息与库中的信息进行核对，确认登机信息。

　附人脸识别步骤

Step 1 人脸检测

根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸，即在在一副图像或一序列图像(比如视频)中判断是否有人脸,若有则返回人脸的大小、位置等信息。

Step 2 人脸图像预处理

系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。

人脸图像的预处理主要包括人脸对准，人脸图像的增强，以及归一化等工作。

人脸对准是为了得到人脸位置端正的人脸图像;

图像增强是为了改善人脸图像的质量，不仅在视觉上更加清晰图像，而且使图像更利于计算机的处理与识别。

归一化工作的目标是取得尺寸一致，灰度取值范围相同的标准化人脸图像。

Step 3 人脸图像特征提取:

人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。

Step 4 人脸图像匹配与识别

人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类

一类是人脸确认，是一对一进行图像比较的过程，将某人面像与指定人员面像进行一对一的比对，根据其相似程度(一般以是否达到或超过某一量化的可信度指标/阀值为依据)来判断二者是否是同一人。

另一类是人脸辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。将某人面像与数据库中的多人的人脸进行比对(有时也称“一对多”比对)，并根据比对结果来鉴定此人身份，或找到其中最相似的人脸，并按相似程度的大小输出检索结果。